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Schutzbauwerke von systemkritischen Infrastruktureinrichtungen wie Betonwände und Betonbarrieren müssen Anprallereignissen oder schweren Unfällen in einem vertretbaren Maße widerstehen können. Anprallereignisse können verschiedenster Natur sein. Hierzu zählen Steinschlag, Fahrzeug- oder Flugzeuganprall oder auch Geschosseinschlag. Geschosseinschläge bzw. Bei den Anprall- oder Impaktereignissen wird zwischen hartem und weichem Anprall unterschieden, bei hartem Anprall verformt sich der Anprallkörper nicht oder nur geringfügig, bei weichem Anprall stark.
In diesem Artikel werden Forschungsergebnisse zum harten Anprall auf bewehrte Stahlbetonplatten vorgestellt, welche über die letzten Jahre im Rahmen eines Kooperationsprojekts zwischen dem Institut für Massivbau (IMB) der Technischen Universität Dresden (TUD) und der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführt wurden. Auf dem Gelände des Otto-Mohr-Labors (OML) der TUD steht hierfür ein speziell konzipierter Fallturm zur Verfügung. Der Aufbau im Fallturm lässt aktuell druckluftbeschleunigte Impaktversuche mit mittleren Anprallgeschwindigkeiten zu. Die durch Anprall geschädigten Stahlbetonplatten wurden anschließend bei der BAM mit Strahlung tomographisch untersucht. Diese Untersuchungen ermöglichen einen Blick auf die Schädigung und Rissstruktur im Inneren der Stahlbetonplatten.
Ein Schwerpunkt der durchgeführten Untersuchung ist der Vergleich von Testergebnissen mit den häufig angewendeten halbempirischen Berechnungsmethoden zu den erforderlichen Wandstärken und den sich daraus ergebenden zulässigen Anprallgeschwindigkeiten. Bei diesem Vorgehen wird auch die mit analytischen Methoden abschätzbare Durchdringungsgeschwindigkeit bzw. Austrittgeschwindigkeit eines Projektils ermittelt und mit den realen Testergebnissen verglichen. Außerdem wird der Einfluss von sowohl externen als auch internen Strukturparametern auf Risse betrachtet und ein Fazit abgeleitet. Weiterhin werden laufende und zukünftige wissenschaftliche Untersuchungen zum Anprall auf Betonstrukturen am IMB und der BAM genannt.
Estimating the frequency and magnitude of natural hazards largely hinges on stationary models, which do not account for changes in the climatological, hydrological, and geophysical baseline conditions. Using five diverse case studies encompassing various natural hazard types, we present advanced statistical and machine learning methods to analyze and model transient states from long‐term inventory data. A novel storminess metric reveals increasing European winter windstorm severity from 1950 to 2010. Non‐stationary extreme value models quantify trends, seasonal shifts, and regional differences in extreme precipitation for Germany between 1941 and 2021. Utilizing quantile sampling and empirical mode decomposition on 148 years of daily weather and discharge data in the European Alps, we assess the impacts of changing snow cover, precipitation, and anthropogenic river network modifications on river runoff. Moreover, a probabilistic framework estimates return periods of glacier lake outburst floods in the Himalayas, demonstrating large differences in 100‐year flood levels. Utilizing a Bayesian change point algorithm, we track the onset of increased seismicity in the southern central United States and find correlation with wastewater injections into deep wells. In conclusion, data science reveals transient states for very different natural hazard types, characterized by diverse forms of change, ranging from gradual trends to sudden change points and from altered seasonality to overall intensity variations. In synergy with the physical understanding of Earth science, we gain important new insights into the dynamics of the studied hazards and their possible mechanisms.